{"id":14262,"url":"\/distributions\/14262\/click?bit=1&hash=8ff33b918bfe3f5206b0198c93dd25bdafcdc76b2eaa61d9664863bd76247e56","title":"\u041f\u0440\u0435\u0434\u043b\u043e\u0436\u0438\u0442\u0435 \u041c\u043e\u0441\u043a\u0432\u0435 \u0438\u043d\u043d\u043e\u0432\u0430\u0446\u0438\u044e \u0438 \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0438\u0442\u0435 \u0434\u043e 1,5 \u043c\u043b\u043d \u0440\u0443\u0431\u043b\u0435\u0439","buttonText":"\u041f\u043e\u0434\u0440\u043e\u0431\u043d\u0435\u0435","imageUuid":"726c984a-5b07-5c75-81f7-6664571134e6"}

I’robot, I’gooods: как роботы спасли нас от callапса в пандемию

За 5 дней мы смогли автоматизировать систему подтверждения заказов, ускорили процесс в четыре раза, а также увеличили число новых клиентов.

igooods — сервис доставки из гипермаркетов. Мы собираем заказ клиента в магазине и доставляем к нему домой. Персональный закупщик начинает собирать заказ сразу после оформления клиентом. А клиент оплачивает его по факту, после получения. (Подробнее о работе сервиса можно прочитать тут)

Для нас очень важно, чтобы заказ клиента был актуальным, не случайно оформленным и не был результатом технического сбоя. В случае, если заказ окажется не нужен клиенту, у нас не будет возможности вернуть продукты в гипермаркет. И время, затраченное закупщиком на комплектацию заказа, пропадет впустую. Поэтому до пандемии первый заказ каждого клиента мы подтверждали звонком закупщика перед началом сборки. Весной 2020 года все изменилось.

Новый вызов

С началом пандемии нам был брошен вызов: спрос на доставку вырос в 10-15 раз, а количество поступивших заказов было на пределе возможностей сервиса. Временные слоты на доставку были порой заняты на неделю вперед, хотя стандартно мы доставляем заказы от 90 минут. (Какие продукты чаще всего покупают онлайн можно прочитать тут)

Число новых клиентов составляло несколько тысяч в сутки, и закупщики не могли подтверждать каждый новый заказ: на это не хватало времени. Поэтому если новый клиент с первого раза не брал трубку, они отменяли его заказ. С точки зрения сервиса такое решение казалось рациональным: если мы соберем заказ, а клиенту он уже не нужен — мы потеряем деньги и впустую потратим время. Однако такое решение привело к негативу со стороны клиентов, которые все же ожидали доставку, а мы отменяли их заказы, не дозвонившись.

Поиски решения

Мы решили привлечь наш колл-центр из клиентской поддержки для обзвона клиентов и подтверждения заказов, оформленных на следующий день. Выделили для этого 3 операторов и дали им список заказов.

Результаты обзвона операторами оказались не столь продуктивными:

  • 900 звонков в день успевали делать три оператора;
  • во многих случаях клиентыне брали трубку, и нужно было делать повторные звонки;
  • оператор целый день сообщал клиентам однотипную информацию и быстро перегорал от такой задачи;
  • операторы могли звонить только по заказам на следующий день, Заказы, оформленные с доставкой на сегодня, обзвонить не успевали;
  • непонятно было, как подтверждать заказы, оформленные ночью с доставкой на утро;
  • что делать, если оператор не дозвонился совсем;
  • когда клиент перезванивал, видя пропущенные звонки от колл-центра, операторы не могли сразу определить — кто и зачем звонит.

Оценив эти минусы, мы решили, что нужно автоматизированное решение, без участия людей. Которое отталкивалось бы от актуальных данных о заказе и клиенте на текущий момент и позволило бы поддерживать этот процесс в реальном времени 24/7.

Роботы

Мы остановились на голосовых ботах от Voximplant. Коллеги очень вовремя пришли с предложением автоматизировать какой-нибудь процесс. За 2 дня с момента обсуждения задачи мы спроектировали процесс звонка робота клиенту, оповещения и фиксации результата.

Коллеги из Voximplant быстро накидали сценарий звонка в визуальном редакторе, и мы смогли запустить несколько тестовых звонков. Далее мы добавили еще несколько веток диалога с клиентом. Оказалось, что не все клиенты с первого сообщения понимали, кто им звонит и зачем, поэтому мы добавили в диалог робота информационный ответ «Я звоню из сервиса доставки продуктов igooods, чтобы подтвердить ваш заказ на завтра…». Если у клиента оставались вопросы, робот соединял его с оператором.

От идеи до запуска пилота прошло 5 дней. Во время пилота мы делали выгрузку заказов вручную и запускали обзвон. Через месяц сделали полноценную интеграцию с нашей базой и звонки стали производиться автоматически в момент оформления заказа. Это позволило роботу подтверждать заказ моментально после оформления или отменять его и освобождать временной слот, если это была ошибка. После звонка робота операторам не нужно было делать дополнительных манипуляций с заказом.

Механика звонка:

  1. Клиент делает заказ.
  2. Через минуту ему перезванивает робот и сообщает, что он оформил заказ на такое-то время, просит подтвердить или отменить. Аудиозапись звонка робота
  3. Если клиент говорит «отмените», робот сам в системе отменяет заказ. Если заказ подтверждается, то поступает в работу к закупщику.
  4. Если клиент не взял трубку и перезванивает позже, подтверждаем заказ с клиентом по телефону.
  5. Мы получаем отчет по всем звонкам робота: процент успешных/неуспешных звонков, статус заказа на момент звонка, статус после звонка, аудиозапись беседы робота и клиента.

Таким образом мы освободили операторов от подтверждений заказов, избавили закупщиков от делать звонок перед началом комплектации, а также сократили до минимума безрезультатные контакты с клиентом.

Результаты

Звонить пользователю сразу после того, как он сделал заказ, оказалось результативно: в этот момент человек наиболее настроен на контакт. Благодаря автоматизированному решению мы достигли следующих результатов:

  • 93% всех заказов, которые требуют подтверждения сейчас обрабатывает робот;
  • 70% заказов подтверждаются в момент звонка робота, а 22% — СМС-сообщением;
  • 1800 звонков в час в текущей реализации может сделать робот. При необходимости количество линий можно увеличить и скорость обзвона вырастет;
  • Так как робот всегда звонит с одного стационарного номера определители номеров идентифицируют его как «Сервис доставки продуктов igooods». Вероятность, что клиент ответит, выросла;
  • Отмены заказов из-за недозвона закупщика стали минимальными.

Мы продолжаем использовать робота и сейчас. Голос на базе «Яндекса», который использовали Voximplant обладает интонацией и приятным произношением. Некоторые пользователи начинают с ним общаться, как с живым оператором.

Отвечая на вопрос, нанимать ли сотрудников для решения подобных задач, или автоматизировать процесс, мы выбрали автоматизацию. Это помогло нам сделать процесс четким и понятным клиенту, работающим в нужный нам момент, и не нанимать дополнительных сотрудников в колл-центр, так как мы не могли гарантировать их дальнейшую занятость и востребованность. Роботы же позволяют гибко реагировать на ситуацию, получать конкретный результат и делать моментальные изменения в системе, заказе, а также масштабировать решение для других задач и проектов.

0
Комментарии
-3 комментариев
Раскрывать всегда